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參與世界最大天文臺合作計畫,懷抱夢想的天文學家賴詩萍博士

臺北天文館_96
・2017/03/10 ・3878字 ・閱讀時間約 8 分鐘 ・SR值 519 ・六年級

文/范賢娟|任職於清華大學育成中心,台北天文館刊物《臺北星空》特約採訪。

賴詩萍教授和研究團隊參與了世界最大的天文台合作計畫, ALMA 毫米波陣列。圖/臺北星空

許多人小時候會對大自然感到好奇,星空會是許多問題的來源。但在成長過程中,問題慢慢消失了,好奇心也不見了,許多人只能遵循常規去過平凡的日子。

今天訪問的學者,她還記得自己小時候的天文夢想,求學過程中的選擇也讓她一步步靠近夢想。今天她是一位大學教授,但仍保持孩童般的純真去看世界,去看自己的研究。

天文貧乏的成長環境

清華大學天文所賴詩萍教授,從小就對天文感興趣,她記得每次去書局都會把書局中跟天文有關的書全部買下來,不過那時候天文書籍還不多。她還會注意天文相關的訊息,看到哪天有月全食、日偏食,也都會刻意去看。但實際觀測到的情況不像媒體、書本上那麼大又清晰,還不容易看,許多人看了會失望,但賴教授就是很高興。

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她還記得 1986 年哈雷彗星回歸的時候,她也跑去圓山天文臺看,但那年的彗尾的角度從地球的方向很不容易看清楚,她隱約看到一個小小霧霧的影像,也不確定是不是真的看到,但那種經驗、感覺,讓她更喜歡天文了!

但好像沒有大學在教天文,該怎麼選擇呢?

找到方向了!

她高中的時候去中央大學參加一個為期三週的地科營,這是一個空前絕後的知識饗宴,第一週學地科,第二週學大氣,第三週就是天文了,賴教授聽完還意猶未盡,在最後問老師:「如果想念天文的話,大學應該讀哪個系所?」當時中央大學的吳心恆教授告訴她要念物理,於是她牢記在心,考大學時就以物理為第一目標,後來進入清華物理系。

在清華念大學的時候,她還加入天文社,這是一個很有傳統的社團,包括現在清大的張祥光教授、陳惠茹教授、淡江的秦一男教授、中研院的金升光博士、蘇裕農博士……,都曾經是社團要角。他們經常會去尖石、內灣觀星,或者在清大的「光明頂」一起看流星,也是很難忘的經驗。

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但「光明頂」在哪裡?原來那是在生科院往南門方向有個爬坡的最高點,清華人都那樣稱呼該地。當年他們就按照書上寫的觀測方式,在下半夜的時候一起去觀測,八個人背背相對、呈放射狀地躺在地面上,面對八個方向,準備好星圖,當看到流星的時候要趕快低頭在星圖上畫出它出現和消失的地方,相鄰視線重疊之處就是讓人可以互補避免遺漏。

除了獅子座流星雨偶爾的大爆發之外,每年最穩定的就屬於八月十二、十三的英仙座流星雨,賴教授記得當年曾有一個晚上觀測到一百多個流星的經驗,看過那之後其他的流星雨也就不足觀了。

清大天文社還有個特色,是喜歡辦讀書會。賴教授說與其他學校交流之後才發現,別的天文社比較偏重天文攝影,清大天文社則學術氣味很濃。當年秦一男學長帶著大家選了一本原文書來看,大家等於又修一門課,非常具有知識性,但因為參與的人都有興趣,因此也樂在其中。

正式進入天文領域

大學畢業之後,賴教授在周定一教授那兒擔任助理,同時也準備去考中央天文所,也順利考上了。她自謙說,念大學的時候成績不好,大學畢業後申請國外學校很不順利,因此碩一時特別用功。當年陳文屏教授的小組會議歡迎其他教授的學生過去聽,她會去參加,而自己論文則是跟著闕志鴻教授完成。此時她還是想出國去念書。

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這次申請就順利多了,賴教授申請到伊利諾大學天文研究所,同時也拿到BIMA(BerkeleyIllinois-Maryland Association)獎學金。 BIMA 是由美國多個大學合作建立的無線電波陣列,  BIMA 獎學金則是由中研院天文所設置的,希望為臺灣培養電波天文學的研究人才。

賴教授在馬里蘭大學擔任博士後研究員期間參與 BIMA 的搬遷。當時 BIMA 與加州理工學院的 OVRO(Owens Valley Radio Observatory)正進行合併,成為 CARMA (Combined Array for Research in MillimeterwaveAstronomy)。圖/臺北星空

伊利諾大學華人天文學家魯國鏞教授已研究多時,指導她了解無線電波的基本觀念。因為無線電波訊號與光學影像差很多,因此與一般人習慣性的感覺很不一樣,不能用直觀的方式去思考,而要多一點物理觀念才能理解其中意義,所以需要花功夫學習。賴教授一開始就跟著魯教授進入這個領域,但一年之後魯教授要回臺灣擔任中研院天文所的所長,因此就介紹她去跟克拉崇(Richard Crutcher)教授繼續研究,她的研究領域也改到磁場。

測量磁場主要是看則曼效應(Zeeman Effect),也就是一條譜線在外加磁場的作用下會分裂的現象,如果磁場越強,譜線分離的就越遠。不過在星際之間,磁場很微弱,因此通常能觀察到的就是譜線變寬而已,還要儀器精確度相當高,才能量出來。

賴教授的一位學長是電機背景出身,在克拉崇教授門下的時候針對一個測量星際磁場的方法設計出關鍵元件,使得賴教授可以接續此法測量磁場。該方法是利用灰塵帶靜電,再加上其形狀並非均勻正球體,所以會在磁場中有特殊的排列方向,整體而言就會產生偏極,這和磁場方向垂直。賴教授的學長利用這個特性費盡心力製造出「毫米波的偏振片」之後亦實際測量了一個波源證實此元件能正確地量測到磁場,賴教授的論文即是以此儀器測量幾個最有可能量到磁場的觀測對象,探討磁場如何影響恆星形成。

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拓展研究領域

畢業之後,賴教授到噴射推進實驗室(Jet Propulsion Laboratory, JPL)做博士後研究,當時 JPL 正大力鼓吹大家使用史匹哲(Spitzer)紅外線望遠鏡,這個大好機會讓賴教授開始思考如何使用紅外線觀測資料來增加恆星形成研究的深度。 2003 年史匹哲望遠鏡發射時,賴教授正在馬里蘭大學做博士後研究,當時即開始參與史匹哲太空望遠鏡的超大型探測計畫(Legacy Projects) 中有關恆星形成的「從分子雲核演化到行星盤」(From Molecular Cores to Planetary Disks)的觀測計劃 (簡稱 c2d 計劃)。史匹哲太空望遠鏡在 3-160 μm 的波長以空前靈敏的儀器提供了研究「恆星與行星形成」的關鍵性觀測資料。

目前中研院參與了世界最大的天文臺合作計劃  ALMA(Atacama Large Millimeter/submillimeter Array)毫米波陣列。在 ALMA 的第 0 階段(Cycle 0)全世界有九百多個申請案,卻只有一百多個通過,而臺灣通過申請的就有八件,成績相當優異,其中一件就是賴教授和她的學生做的原始行星盤之觀測。恆星周圍的盤狀物質,到演化後期會遵循克卜勒定律— 距離越近之處繞行越快,距離越遠繞行越慢,速度與距離中心的長度有比例關係,太陽系的行星即是遵守這個克卜勒發現的定律運行。天文學家認為,如果觀察到恆星盤面的物質遵守這定律,則代表這個盤面可以維持穩定,物質不會再大量的往恆星掉落,因此意味著行星可以開始形成了,然而對於原始行星盤究竟在多早的階段可以進入穩定狀態,天文學家仍爭論不休。

賴教授與學生穆美蓉(Nadia Murillo)分析 ALMA 的資料後,發現在「蛇夫座 Rho 星恆星形成雲」內有個三重原始恆星系統,其主星 VLA1623A 周圍有個盤狀結構,而其速度分佈合乎克卜勒定律,是個極為年輕的「克卜勒盤」(Keplarian Disk),其大小約為 150AU (1AU等於地球到太陽的距離)。此原始恆星質量僅為太陽質量的 0.2 倍,證明原始行星盤在恆星剛剛生成不久後就可以形成,也就是行星可能比過去認為的更早開始形成。

這究竟是一個特例還是通則?科學家要修改的是理論,還是找尋 VLA1623A 具有哪些獨特性造成它的克卜勒盤可以在那麼早的階段就形成?這些問題都很吸引人!因此這篇文章在投稿《天文及天文物理學報》(Astronomy and Astrophysics Journal)之後,很快獲得接受,並選為當期的重點文章,國內新聞界也對此做了相當多的報導。賴教授現在也爭取到了第 2 階段的觀測時間,希望能繼續抽絲剝繭找出答案。

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賴教授在記者會上發表ALMA成果。由左而右為:賴教授、清大副校長馮達旋教授、物理系系主任潘犀靈教授、天文所張祥光教授、中研院天文所研究員李景輝博士。圖/臺北星空

天文教育的參與與觀察

在研究之餘,她也會抽出時間,協助天文教育。她主持了一個國科會的科教計劃「星.雲.行動」,協助北一女發展天文觀測數據分析與專題研究課程,與北一女的老師發展出許多教學模組,啟發莘莘學子對天文的興趣。

賴教授帶領高中教師到鹿林天文臺做天文觀測實習,推廣「星.雲.行動 」計劃的課程。圖/臺北星空

ALMA小檔案:
ALMA (Atacama Large Millimeter/submillimeter Array) 位於智利的阿塔卡瑪(Atacama)沙漠高原上,那是地表最乾燥的地區,可以避免掉水氣的干擾,被認為是地表設置無線電波望遠鏡最佳的環境。 ALMA 是由歐洲、北美、東亞與智利共和國合作建造的國際天文設施。
ALMA 的經費來源包括三部分:歐洲地區由歐洲南方天文臺(ESO);北美地區為美國國家科學基金會(NSF)、加拿大國家研究理事會(NRC)、與臺灣國科會(現改為臺灣科技部);東亞地區則為日本國家自然科學研究院(NINS)和臺灣中央研究院(AS)。  ALMA 的建設和營運是由歐洲南方天文臺代表歐洲,美國的國家電波天文臺(NRAO)代表北美,以及日本的國立天文臺(NAOJ)代表東亞。聯合 ALMA 天文臺(Joint ALMA Observatory, JAO)提供天文臺的建造、營運及操作的統一領導和管理。
ALMA 共有 66 臺無線電波望遠鏡,其中 54 臺口徑為 12 公尺,而剩下的 12 臺口徑為 7 公尺,解析度最高可達 0.01 角秒,為研究宇宙中許多黑暗冰冷的環境 (如氣體分子雲、星際塵埃、恆星形成的環境,行星、衛星等),提供更精確的觀測資料。從2011年開始,已有足夠多臺望遠鏡加入運作,可以提供科學家們使用申請。

ALMA建立在五千公尺的乾燥高原,所在國家為南美的智利,由許多國家一同合作完成,是一個最能展現國際合作的典範。ALMA陣列是目前世界上最巨大的天文設施。圖/http://almaobservatory.org/

本文轉載台北天文館之網路天文館網站,《台北星空》第 68 期。

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臺北天文館_96
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臺北市立天文科學教育館是國內最大的天文社教機構,我們以推廣天文教育為職志,做為天文知識和大眾間的橋梁,期盼和大家一起分享天文的樂趣!

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人與 AI 的關係是什麼?走進「2024 未來媒體藝術節」,透過藝術創作尋找解答
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2024/10/24 ・3176字 ・閱讀時間約 6 分鐘

本文與財團法人臺灣生活美學基金會合作。 

AI 有可能造成人們失業嗎?還是 AI 會成為個人專屬的超級助理?

隨著人工智慧技術的快速發展,AI 與人類之間的關係,成為社會大眾目前最熱烈討論的話題之一,究竟,AI 會成為人類的取代者或是協作者?決定關鍵就在於人們對 AI 的了解和運用能力,唯有人們清楚了解如何使用 AI,才能化 AI 為助力,提高自身的工作效率與生活品質。

有鑑於此,目前正於臺灣當代文化實驗場 C-LAB 展出的「2024 未來媒體藝術節」,特別將展覽主題定調為奇異點(Singularity),透過多重視角探討人工智慧與人類的共生關係。

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C-LAB 策展人吳達坤進一步說明,本次展覽規劃了 4 大章節,共集結來自 9 個國家 23 組藝術家團隊的 26 件作品,帶領觀眾從了解 AI 發展歷史開始,到欣賞各種結合科技的藝術創作,再到與藝術一同探索 AI 未來發展,希望觀眾能從中感受科技如何重塑藝術的創造範式,進而更清楚未來該如何與科技共生與共創。

從歷史看未來:AI 技術發展的 3 個高峰

其中,展覽第一章「流動的錨點」邀請了自牧文化 2 名研究者李佳霖和蔡侑霖,從軟體與演算法發展、硬體發展與世界史、文化與藝術三條軸線,平行梳理 AI 技術發展過程。

圖一、1956 年達特茅斯會議提出「人工智慧」一詞

藉由李佳霖和蔡侑霖長達近半年的調查研究,觀眾對 AI 發展有了清楚的輪廓。自 1956 年達特茅斯會議提出「人工智慧(Artificial Intelligence))」一詞,並明確定出 AI 的任務,例如:自然語言處理、神經網路、計算學理論、隨機性與創造性等,就開啟了全球 AI 研究浪潮,至今將近 70 年的過程間,共迎來三波發展高峰。

第一波技術爆發期確立了自然語言與機器語言的轉換機制,科學家將任務文字化、建立推理規則,再換成機器語言讓機器執行,然而受到演算法及硬體資源限制,使得 AI 只能解決小問題,也因此進入了第一次發展寒冬。

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圖二、1957-1970 年迎來 AI 第一次爆發

之後隨著專家系統的興起,讓 AI 突破技術瓶頸,進入第二次發展高峰期。專家系統是由邏輯推理系統、資料庫、操作介面三者共載而成,由於部份應用領域的邏輯推理方式是相似的,因此只要搭載不同資料庫,就能解決各種問題,克服過去規則設定無窮盡的挑戰。此外,機器學習、類神經網路等技術也在同一時期誕生,雖然是 AI 技術上的一大創新突破,但最終同樣受到硬體限制、技術成熟度等因素影響,導致 AI 再次進入發展寒冬。

走出第二次寒冬的關鍵在於,IBM 超級電腦深藍(Deep Blue)戰勝了西洋棋世界冠軍 Garry Kasparov,加上美國學者 Geoffrey Hinton 推出了新的類神經網路算法,並使用 GPU 進行模型訓練,不只奠定了 NVIDIA 在 AI 中的地位, 自此之後的 AI 研究也大多聚焦在類神經網路上,不斷的追求創新和突破。

圖三、1980 年專家系統的興起,進入第二次高峰

從現在看未來:AI 不僅是工具,也是創作者

隨著時間軸繼續向前推進,如今的 AI 技術不僅深植於類神經網路應用中,更在藝術、創意和日常生活中發揮重要作用,而「2024 未來媒體藝術節」第二章「創造力的轉變」及第三章「創作者的洞見」,便邀請各國藝術家展出運用 AI 與科技的作品。

圖四、2010 年發展至今,高性能電腦與大數據助力讓 AI 技術應用更強

例如,超現代映畫展出的作品《無限共作 3.0》,乃是由來自創意科技、建築師、動畫與互動媒體等不同領域的藝術家,運用 AI 和新科技共同創作的作品。「人們來到此展區,就像走進一間新科技的實驗室,」吳達坤形容,觀眾在此不僅是被動的觀察者,更是主動的參與者,可以親身感受創作方式的轉移,以及 AI 如何幫助藝術家創作。

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圖五、「2024 未來媒體藝術節——奇異點」展出現場,圖為超現代映畫的作品《無限共作3.0》。圖/C-LAB 提供

而第四章「未完的篇章」則邀請觀眾一起思考未來與 AI 共生的方式。臺灣新媒體創作團隊貳進 2ENTER 展出的作品《虛擬尋根-臺灣》,將 AI 人物化,採用與 AI 對話記錄的方法,探討網路發展的歷史和哲學,並專注於臺灣和全球兩個場景。又如國際非營利創作組織戰略技術展出的作品《無時無刻,無所不在》,則是一套協助青少年數位排毒、數位識毒的方法論,使其更清楚在面對網路資訊時,該如何識別何者為真何者為假,更自信地穿梭在數位世界裡。

透過歷史解析引起共鳴

在「2024 未來媒體藝術節」規劃的 4 大章節裡,第一章回顧 AI 發展史的內容設計,可說是臺灣近年來科技或 AI 相關展覽的一大創舉。

過去,這些展覽多半以藝術家的創作為展出重點,很少看到結合 AI 發展歷程、大眾文明演變及流行文化三大領域的展出內容,但李佳霖和蔡侑霖從大量資料中篩選出重點內容並儘可能完整呈現,讓「2024 未來媒體藝術節」觀眾可以清楚 AI 技術於不同階段的演進變化,及各發展階段背後的全球政治經濟與文化狀態,才能在接下來欣賞展區其他藝術創作時有更多共鳴。

圖六、「2024 未來媒體藝術節——奇異點」分成四個章節探究 AI 人工智慧時代的演變與社會議題,圖為第一章「流動的錨點」由自牧文化整理 AI 發展歷程的年表。圖/C-LAB 提供

「畢竟展區空間有限,而科技發展史的資訊量又很龐大,在評估哪些事件適合放入展區時,我們常常在心中上演拉鋸戰,」李佳霖笑著分享進行史料研究時的心路歷程。除了從技術的重要性及代表性去評估應該呈現哪些事件,還要兼顧詞條不能太長、資料量不能太多、確保內容正確性及讓觀眾有感等原則,「不過,歷史事件與展覽主題的關聯性,還是最主要的決定因素,」蔡侑霖補充指出。

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舉例來說,Google 旗下人工智慧實驗室(DeepMind)開發出的 AI 軟體「AlphaFold」,可以準確預測蛋白質的 3D 立體結構,解決科學家長達 50 年都無法突破的難題,雖然是製藥或疾病學領域相當大的技術突破,但因為與本次展覽主題的關聯性較低,故最終沒有列入此次展出內容中。

除了內容篩選外,在呈現方式上,2位研究者也儘量使用淺顯易懂的方式來呈現某些較為深奧難懂的技術內容,蔡侑霖舉例說明,像某些比較艱深的 AI 概念,便改以視覺化的方式來呈現,為此上網搜尋很多與 AI 相關的影片或圖解內容,從中找尋靈感,最後製作成簡單易懂的動畫,希望幫助觀眾輕鬆快速的理解新科技。

吳達坤最後指出,「2024 未來媒體藝術節」除了展出藝術創作,也跟上國際展會發展趨勢,於展覽期間規劃共 10 幾場不同形式的活動,包括藝術家座談、講座、工作坊及專家導覽,例如:由策展人與專家進行現場導覽、邀請臺灣 AI 實驗室創辦人杜奕瑾以「人工智慧與未來藝術」為題舉辦講座,希望透過帶狀活動創造更多話題,也讓展覽效益不斷發酵,讓更多觀眾都能前來體驗由 AI 驅動的未來創新世界,展望 AI 在藝術與生活中的無限潛力。

展覽資訊:「未來媒體藝術節——奇異點」2024 Future Media FEST-Singularity 
展期 ▎2024.10.04 ( Fri. ) – 12.15 ( Sun. ) 週二至週日12:00-19:00,週一休館
地點 ▎臺灣當代文化實驗場圖書館展演空間、北草坪、聯合餐廳展演空間、通信分隊展演空間
指導單位 ▎文化部
主辦單位 ▎臺灣當代文化實驗場

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從認證到實踐:以智慧綠建築三大標章邁向淨零
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2024/11/15 ・4487字 ・閱讀時間約 9 分鐘

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本文由 建研所 委託,泛科學企劃執行。 


當你走進一棟建築,是否能感受到它對環境的友善?或許不是每個人都意識到,但現今建築不只提供我們居住和工作的空間,更是肩負著重要的永續節能責任。

綠建築標準的誕生,正是為了應對全球氣候變遷與資源匱乏問題,確保建築設計能夠減少資源浪費、降低污染,同時提升我們的生活品質。然而,要成為綠建築並非易事,每一棟建築都需要通過層層關卡,才能獲得標章認證。

為推動環保永續的建築環境,政府自 1999 年起便陸續著手推動「綠建築標章」、「智慧建築標章」以及「綠建材標章」的相關政策。這些標章的設立,旨在透過標準化的建築評估系統,鼓勵建築設計融入生態友善、能源高效及健康安全的原則。並且政府在政策推動時,為鼓勵業界在規劃設計階段即導入綠建築手法,自 2003 年特別辦理優良綠建築作品評選活動。截至 2024 年為止,已有 130 件優良綠建築、31 件優良智慧建築得獎作品,涵蓋學校、醫療機構、公共住宅等各類型建築,不僅提升建築物的整體性能,也彰顯了政府對綠色、智慧建築的重視。

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說這麼多,你可能還不明白建築要變「綠」、變「聰明」的過程,要經歷哪些標準與挑戰?

綠建築標章智慧建築標章綠建材標章
來源:內政部建築研究所

第一招:依循 EEWH 標準,打造綠建築典範

環境友善和高效率運用資源,是綠建築(green building)的核心理念,但這樣的概念不僅限於外觀或用材這麼簡單,而是涵蓋建築物的整個生命週期,也就是包括規劃、設計、施工、營運和維護階段在內,都要貼合綠建築的價值。

關於綠建築的標準,讓我們先回到 1990 年,當時英國建築研究機構(BRE)首次發布有關「建築研究發展環境評估工具(Building Research Establishment Environmental Assessment Method,BREEAM®)」,是世界上第一個建築永續評估方法。美國則在綠建築委員會成立後,於 1998 年推出「能源與環境設計領導認證」(Leadership in Energy and Environmental Design, LEED)這套評估系統,加速推動了全球綠建築行動。

臺灣在綠建築的制訂上不落人後。由於臺灣地處亞熱帶,氣溫高,濕度也高,得要有一套我們自己的評分規則——臺灣綠建築評估系統「EEWH」應運而生,四個英文字母分別為 Ecology(生態)、Energy saving(節能)、Waste reduction(減廢)以及 Health(健康),分成「合格、銅、銀、黃金和鑽石」共五個等級,設有九大評估指標。

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我們就以「台江國家公園」為例,看它如何躍過一道道指標,成為「鑽石級」綠建築的國家公園!

位於臺南市四草大橋旁的「台江國家公園」是臺灣第8座國家公園,也是臺灣唯一的濕地型的國家公園。同時,還是南部行政機關第一座鑽石級的綠建築,其外觀採白色系列,從高空俯瞰,就像在一座小島上座落了許多白色建築群的聚落;從地面看則有臺南鹽山的意象。

因其地形與地理位置的特殊,生物多樣性的保護則成了台江國家公園的首要考量。園區利用既有的魚塭結構,設計自然護岸,保留基地既有的雜木林和灌木草原,並種植原生與誘鳥誘蟲等多樣性植物,採用複層雜生混種綠化。以石籠作為擋土護坡與卵石回填增加了多孔隙,不僅強化了環境的保護力,也提供多樣的生物棲息環境,使這裡成為動植物共生的美好棲地。

台江國家公園是南部行政機關第一座鑽石級的綠建築。圖/內政部建築研究所

第二招:想成綠建築,必用綠建材

要成為一幢優秀好棒棒的綠建築,使用在原料取得、產品製造、應用過程和使用後的再生利用循環中,對地球環境負荷最小、對人類身體健康無害的「綠建材」非常重要。

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這種建材最早是在 1988 年國際材料科學研究會上被提出,一路到今日,國際間對此一概念的共識主要包括再使用(reuse)、再循環(recycle)、廢棄物減量(reduce)和低污染(low emission materials)等特性,從而減少化學合成材料產生的生態負荷和能源消耗。同時,使用自然材料與低 VOC(Volatile Organic Compounds,揮發性有機化合物)建材,亦可避免對人體產生危害。

在綠建築標章後,內政部建築研究所也於 2004 年 7 月正式推行綠建材標章制度,以建材生命週期為主軸,提出「健康、生態、高性能、再生」四大方向。舉例來說,為確保室內環境品質,建材必須符合低逸散、低污染、低臭氣等條件;為了防溫室效應的影響,須使用本土材料以節省資源和能源;使用高性能與再生建材,不僅要經久耐用、具高度隔熱和防音等特性,也強調材料本身的再利用性。


在台江國家公園內,綠建材的應用是其獲得 EEWH 認證的重要部分。其不僅在設計結構上體現了生態理念,更在材料選擇上延續了對環境的關懷。園區步道以當地的蚵殼磚鋪設,並利用蚵殼作為建築格柵的填充材料,為鳥類和小生物營造棲息空間,讓「蚵殼磚」不再只是建材,而是與自然共生的橋樑。園區的內部裝修選用礦纖維天花板、矽酸鈣板、企口鋁板等符合綠建材標準的系統天花。牆面則粉刷乳膠漆,整體綠建材使用率為 52.8%。

被建築實體圍塑出的中庭廣場,牆面設計有蚵殼格柵。圖/內政部建築研究所

在日常節能方面,台江國家公園也做了相當細緻的設計。例如,引入樓板下的水面蒸散低溫外氣,屋頂下設置通風空氣層,高處設置排風窗讓熱空氣迅速排出,廊道還配備自動控制的微噴霧系統來降溫。屋頂採用蚵殼與漂流木創造生態棲地,創造空氣層及通風窗引入水面低溫外企,如此一來就能改善事內外氣溫及熱空氣的通風對流,不僅提升了隔熱效果,減少空調需求,讓建築如同「與海共舞」,在減廢與健康方面皆表現優異,展示出綠建築在地化的無限可能。

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島式建築群分割後所形成的巷道與水道。圖/內政部建築研究所

在綠建材的部分,另外補充獲選為 2023 年優良綠建築的臺南市立九份子國民中小學新建工程,其採用生產過程中二氧化碳排放量較低的建材,比方提高高爐水泥(具高強度、耐久、緻密等特性,重點是發熱量低)的量,並使用能提高混凝土晚期抗壓性、降低混凝土成本與建物碳足跡的「爐石粉」,還用再生透水磚做人行道鋪面。

2023 年優良綠建築的臺南市立九份子國民中小學。圖/內政部建築研究所
2023 年優良綠建築的臺南市立九份子國民中小學。圖/內政部建築研究所

同樣入選 2023 年綠建築的還有雲林豐泰文教基金會的綠園區,首先,他們捨棄金屬建材,讓高爐水泥使用率達 100%。別具心意的是,他們也將施工開挖的土方做回填,將有高地差的荒地恢復成平坦綠地,本來還有點「工業風」的房舍告別荒蕪,無痛轉綠。

雲林豐泰文教基金會的綠園區。圖/內政部建築研究所

等等,這樣看來建築夠不夠綠的命運,似乎在建材選擇跟設計環節就決定了,是這樣嗎?當然不是,建築是活的,需要持續管理–有智慧的管理。

第三招:智慧管理與科技應用

我們對生態的友善性與資源運用的效率,除了從建築設計與建材的使用等角度介入,也須適度融入「智慧建築」(intelligent buildings)的概念,即運用資通訊科技來提升建築物效能、舒適度與安全性,使空間更人性化。像是透過建築物佈建感測器,用於蒐集環境資料和使用行為,並作為空調、照明等設備、設施運轉操作之重要參考。

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為了推動建築與資通訊產業的整合,內政部建築研究所於 2004 年建立了「智慧建築標章」制度,為消費者提供判斷建築物是否善用資通訊感知技術的標準。評估指標經多次修訂,目前是以「基礎設施、維運管理、安全防災、節能管理、健康舒適、智慧創新」等六大項指標作為評估基準。
以節能管理指標為例,為了掌握建築物生命週期中的能耗,需透過系統設備和技術的主動控制來達成低耗與節能的目標,評估重點包含設備效率、節能技術和能源管理三大面向。在健康舒適方面,則在空間整體環境、光環境、溫熱環境、空氣品質、水資源等物理環境,以及健康管理系統和便利服務上進行評估。

樹林藝文綜合大樓在設計與施工過程中,充分展現智慧建築應用綜合佈線、資訊通信、系統整合、設施管理、安全防災、節能管理、健康舒適及智慧創新 8 大指標先進技術,來達成兼顧環保和永續發展的理念,也是利用建築資訊模型(BIM)技術打造的指標性建築,受到國際矚目。

樹林藝文綜合大樓。圖/內政部建築研究所「111年優良智慧建築專輯」(新北市政府提供)

在興建階段,為了保留基地內 4 棵原有老樹,團隊透過測量儀器對老樹外觀進行精細掃描,並將大小等比例匯入 BIM 模型中,讓建築師能清晰掌握樹木與建築物之間的距離,確保施工過程不影響樹木健康。此外,在大樓啟用後,BIM 技術被運用於「電子維護管理系統」,透過 3D 建築資訊模型,提供大樓內設備位置及履歷資料的即時讀取。系統可進行設備的監測和維護,包括保養計畫、異常修繕及耗材管理,讓整棟大樓的全生命週期狀況都能得到妥善管理。

智慧建築導入 BIM 技術的應用,從建造設計擴展至施工和日常管理,使建築生命周期的管理更加智慧化。以 FM 系統 ( Facility Management,簡稱 FM ) 為例,該系統可在雲端進行遠端控制,根據會議室的使用時段靈活調節空調風門,會議期間開啟通往會議室的風門以加強換氣,而非使用時段則可根據二氧化碳濃度調整外氣空調箱的運轉頻率,保持低頻運作,實現節能效果。透過智慧管理提升了節能效益、建築物的維護效率和公共安全管理。

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總結

綠建築、綠建材與智慧建築這三大標章共同構建了邁向淨零碳排、居住健康和環境永續的基礎。綠建築標章強調設計與施工的生態友善與節能表現,從源頭減少碳足跡;綠建材標章則確保建材從生產到廢棄的全生命週期中對環境影響最小,並保障居民的健康;智慧建築標章運用科技應用,實現能源的高效管理和室內環境的精準調控,增強了居住的舒適性與安全性。這些標章的綜合應用,讓建築不僅是滿足基本居住需求,更成為實現淨零、促進健康和支持永續的具體實踐。

建築物於魚塭之上,採高腳屋的構造形式,尊重自然地貌。圖/內政部建築研究所

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一張花了五年的照片:從觀測到成像,重建銀河系中心黑洞影像
研之有物│中央研究院_96
・2022/08/14 ・4831字 ・閱讀時間約 10 分鐘

本文轉載自中央研究院研之有物,泛科學為宣傳推廣執行單位。

  • 採訪撰文/歐柏昇
  • 美術設計/蔡宛潔

訪問事件視界望遠鏡計畫成員

事件視界望遠鏡(EHT)2022 年 5 月公布人馬座 A 星(Sagittarius A*, Sgr A*)的黑洞照片,終於揭開銀河系中心超大質量黑洞的面紗。黑洞觀測仰賴特長基線干涉技術(VLBI, Very-long-baseline interferometry),從硬體設備的建造到成像工作,每一步驟都大有學問。中央研究院「研之有物」專訪院內天文及天文物理研究所副研究員淺田圭一,他直接參與了本次黑洞影像的工程,以下讓我們一起深入瞭解!

淺田圭一副研究員向研之有物團隊解說黑洞影像的處理細節。圖/研之有物

首先介紹淺田圭一(Keiichi Asada)副研究員,他是事件視界望遠鏡計畫的成員,2009 年延攬來臺灣中研院天文所,從事次毫米波段的 VLBI 研究。

淺田圭一對於 EHT 陣列的格陵蘭望遠鏡(GLT)貢獻良多,完整參與了 GLT 望遠鏡的選址與建造,目前他在計畫中負責管理黑洞觀測。此外,淺田圭一也是人馬座 A 星成像團隊的一員,因此對於影像處理的細節相當瞭解,我們將透過訪問,逐漸揭開銀河系中心黑洞照片背後的秘密。

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人馬座 A 星是銀河系中央的超大質量黑洞,事件視界望遠鏡合作團隊成功重建此黑洞的影像。圖/ESO

會隨著時間改變結構的銀河系黑洞:人馬座 A 星

早在 2017 年,事件視界望遠鏡就同時完成 M87 和人馬座 A 星兩個黑洞的觀測。為何 M87 黑洞影像在 2019 年就公布,然而人馬座 A 星卻要多等三年呢?

淺田圭一說,研究團隊在 2018 年取得數據的時候,很快就發現 M87 的數據處理容易得多。人馬座 A 星的成像之所以困難,其中有個關鍵因素,是它的周圍結構隨著時間變化非常迅速。

電波干涉儀觀測的原理,是利用望遠鏡之間兩兩一組構成的「基線(baseline)」,測量訊號抵達的時間差,來建構出天體的長相。觀測的時候,每條基線可填入一個資料點。由於地球會自轉,隨著時間的推移,望遠鏡以不同角度接收天體訊號,資料點也愈來愈多,就像是相機長曝光一樣,可以填入愈來愈多的資訊,提高影像品質。

淺田圭一解釋,長曝光的時候目標不應該移動;如果曝光過程中,觀測目標變化很大,就會很難成像,而人馬座 A 星就是這種情況。

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淺田圭一說明,同一個天體的訊號,會在不同時間分別抵達兩個測站,而此時間差可用來還原天體的樣貌。圖/研之有物

一張花費五年的照片,科學家在做什麼?

這張黑洞影像的產生耗費了五年,是個浩大的工程。淺田圭一說明,從觀測到產出這張照片,共歷經四個階段的主要任務:觀測(observation)、訊號相關(correlation)、校準(calibration)、成像(imaging)。

黑洞影像的產生流程,大致分為觀測、訊號相關、校準和成像四個階段。圖/研之有物

觀測(observation)

2017 年,八座望遠鏡共同完成了人馬座 A 星的觀測,而中研院參與了其中三座望遠鏡的建造與營運。

觀測的時候,望遠鏡接收宇宙中傳來的電磁波,轉換為數位訊號(00、01、10、11),記錄在硬碟中。由於事件視界望遠鏡的各個測站距離遙遠,必須先分別將數據儲存下來,用飛機運送到美國麻省理工學院(MIT)和德國馬克斯·普朗克研究所(Max Planck Institutes)。這兩個機構擁有超級電腦,可進行下一步的運算。

為何要用飛機傳送數據呢?淺田圭一開玩笑說:「當然也可以用船!」真正的原因是黑洞的觀測資料非常龐大,每座望遠鏡每秒可生成 4 GB 的資料,一次觀測的資料總量高達 5 PB。加上有些測站地理位置偏遠,網路傳輸非常不便。例如其中一個測站是南極望遠鏡,只有非常慢的衛星網路,於是這麼龐大的資料只能靠飛機實體傳輸。

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黑洞觀測的龐大數據儲存在氦氣填充硬碟(helium-filled hard disk drives; HDDs)內。圖/淺田圭一

訊號相關(correlation)

研究機構收到飛機運來的硬碟之後,利用超級電腦進行「訊號相關」的步驟。電波干涉需要計算多組望遠鏡之間接收訊號的時間差,因而需把來自各地的數據關聯在一起。

這個步驟在 2018 年完成,大約花了一年時間。淺田圭一說,研究團隊不希望有任何錯誤,所以每個步驟都很仔細檢查,不斷發現問題,又回去修正,因此耗費很多時間。

校準(calibration)與成像(imaging)

完成訊號相關之後,還需要校準,將原始數據轉換為能量的物理單位。研究團隊使用兩種不同的指令流程來校準(註1),確認結果一致。

電波干涉儀所測得的數據,並不是直接的「照片」,而是影像經由傅立葉轉換後的結果。下圖稱為 uv 平面(uv plane),用來表達電波天文影像經傅立葉轉換後的空間。

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若要直接解出影像,電波觀測的數據需要完全填滿 uv 平面,但是現實中無法做到,只能盡可能取得 uv 平面上的資訊,進而根據既有資料,運用模擬來還原影像。總之,成像是個需要技巧的艱難任務。

uv 平面是指電波天文影像經傅立葉轉換後的空間,上圖為銀河系中心黑洞影像的觀測結果。uv 平面上一個資料點,表示一條基線(望遠鏡兩兩一組的連線)所觀測到的數據。用不同顏色來表示不同望遠鏡組別的基線,並且隨著地球自轉,各條基線在 uv 平面上的覆蓋範圍也越多。天文學家需要有足夠的 uv 覆蓋範圍,才能妥善地還原天體的影像。圖/事件視界望遠鏡合作團隊

重建黑洞影像:步驟複雜的艱難任務

淺田圭一說明,重建影像的方法很多,並且有眾多參數可調整。以 VLBI 觀測黑洞,uv 平面的數據肯定無法收滿,故一開始的觀測數據可產生非常多種影像,其中有些是環狀,有些是點狀。面對這麼多種可能性,科學家如何理出頭緒?

成像工作的重點,在於有技巧的「逆推」。為了找出 uv 數據和黑洞影像的相關性,要先「訓練」一個優秀的影像重建模型。訓練模型要先找出優良的參數,使得影像和數據結果最吻合,尋找優良參數需要依靠電腦模擬,從假設的幾何結構產生假想的數據。

在分析真實數據之前,研究團隊先拿電腦生成的假想數據來「訓練」重建影像的程式。這個「訓練」過程會嘗試非常多的參數組合,並檢驗程式生成的影像是否符合原先假設的幾何結構,藉此挑選出一些優良的參數組合。

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找出優良的參數之後,再將這些參數套用在真實觀測數據上,開始重建真實的黑洞影像。

研究團隊假設黑洞有環狀、盤狀、點狀等不同幾何結構,運用電腦生成假想的觀測數據,藉這些數據訓練成像的程式,找出優良的參數。圖/事件視界望遠鏡合作團隊

經由模擬找出的優良參數仍然不只一組,於是就有許多種和觀測數據吻合的影像。研究團隊並不是從中挑出唯一的影像,而是根據結構形狀把影像分為四種類型,並且取平均,得到最終公諸於世的那一張黑洞影像。

與數據吻合的銀河系中心黑洞影像數量繁多,研究團隊將最貼近觀測數據的影像分成四種類型。圖/EHT
圖為銀河系中心黑洞影像,最終的黑洞影像是多種影像平均後的結果。四種類型影像旁的長條圖,代表該類型在所有優良參數影像中所佔的比例。圖/事件視界望遠鏡合作團隊

由於成像並非直觀的過程,所以科學家們各有不同的想法來成像。淺田圭一說,大家都知道成像很困難,雖然本質是國際合作,但是想法本身都是來自個人,所以這項任務也像是國際競爭,看誰能找出最好的解法。

2018 年取得數據之後,科學家嘗試很多方法來成像。大約在 2019 年底,就產生和最終結果多少相似的影像,但是研究團隊沒有十足把握,所以繼續微調、反覆確認,直到今(2022)年初,才終於得到有把握的黑洞影像。

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對於事件視界望遠鏡的團隊而言,這幾年是個辛苦的歷程。他們每週都有橫跨亞洲、歐洲、美洲的線上國際會議,為了配合所有國家的時區,會議時間通常都在亞洲的晚上。淺田圭一說,對於年輕同事真是感到抱歉,他們週五晚上經常無法去放鬆 Happy,必須參與國際會議。

黑洞影像的背後,除了眾人之力,還需要先進的儀器

黑洞照片的產出仰賴眾多科技。除了軟體技術之外,若沒有先進的硬體設備,如此精密的觀測無法完成。淺田圭一認為,中研院在黑洞觀測的硬體設備上有兩大貢獻:

第一是數位轉換器(digitizer)。望遠鏡接收到的電磁波,需轉成數位訊號,才能進行下一步的數據處理。所有測站的數位轉換器都是由中研院完成,幕後功臣是天文所的江宏明研究技師。

第二是位於智利的阿塔卡瑪大型毫米及次毫米波陣列(ALMA)。事件視界望遠鏡大部分的靈敏度都來自 ALMA,遠遠超過其他望遠鏡。

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ALMA 本身是個由數十座望遠鏡構成的干涉儀,但是黑洞觀測要把 ALMA 當作單一的一座望遠鏡,和其他測站共同組成更大的干涉儀。欲達成此目標,需要添加特殊功能,確保 ALMA 內部每一個望遠鏡所接收的電磁波對齊。這就是國際合作的 ALMA Phasing Project 的任務,早在事件視界望遠鏡合作團隊組成之前,中研院天文所就參與了這個計畫。

由於電波干涉儀的基本原理,是運用各個測站訊號抵達的時間差,來還原天體影像,因此需要非常精確地測定時間。事件視界望遠鏡的同步器(synchronizer)是運用氫邁射(hydrogen maser)的原子鐘,每秒鐘具有 10-13 的精確度,各個測站都需要裝設此配備。

原子鐘需要放置在很穩定的溫度和磁場下,以及無震動的環境中。氫邁射原子鐘的外面需要包裹三層的容器,確保設備高度穩定。事件視界望遠鏡的每個測站,都有專門放置原子鐘的位置。淺田圭一笑著說:電波望遠鏡放置原子鐘的房間裡有張椅子,那是他最喜歡的工作地點,因為最不容易受到干擾!

事件視界望遠鏡各個測站以原子鐘測定時間。原子鐘(粉色箱子處)受到層層保護,放置在高度穩定、不受干擾的環境中。圖片為技術人員與 ALMA 陣列操作場地的原子鐘合影。圖/ALMA

黑洞影像是眾多科學家協力完成的鉅作。精密硬體設備的每個部分,都是黑洞觀測不可或缺的利器。人馬座 A 星黑洞觀測完成之後,數據分析的工作也相當艱辛,耗費五年的時間才成功重建影像。一張「黑洞照」,絕不是曝光之後就會自動跑出來,而是集合眾人之力,以嚴密科學方法達到的成就。

註解

註 1:EHT 研究團隊使用兩套指令流程來校正數據:the CASA-based rPICARD pipeline、the HOPS-based EHT-HOPS pipeline

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